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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[¿Es la grasa abdominal subcutánea un predictor de la variabilidad cardíaca en hombres con bajo riesgo metabólico?]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objective: To measure the type and strength of the potential association between heart rate variability at rest and some indicators of adiposity in young, lean, and physically active men. Introduction: Although overweight/obesity, increased adiposity and physical inactivity are associated with decreased heart rate variability and autonomic dysregulation, the relationship between these factors has not been explored in detail in subjects with low metabolic risk: normal weight, low adiposity and physically active. Methodology: Cross-sectional analytical study. The spectral components of heart rate variability were analyzed in 24 physically active men, 18-30 years old, with normal weight and adiposity. Multiple linear regression analysis was performed to explain heart rate variability as a function of waist to hip ratio, abdominal skinfod and physical activity. Results: The volume of weekly physical activity was positively related to RMSSD and HF, and negatively with LF and LF/HF. Both the waist to hip ratio and abdominal skinfold were positively related with HF, and negatively with LF and LF/HF. In all cases, the B regression standardized coefficients were between 0.395 and 0.505 (p<0.05). The visceral fat rating calculated from bioimpedance showed no relation. Conclusions: The findings reported here are indicative that in young, lean and physically active men, physical activity and subcutaneous fat are positively related to vagal tone and negatively with sympathetic tone. This leads us to postulate that the accumulation of caloric excess in the form of subcutaneous adipose tissue (not visceral) might be a protective mechanism against the development of metabolic syndrome in these subjects.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="Verdana">      <p align="left"><b>DOI:</b> <a href="http://dx.doi.org/10.18273/revsal.v48n3-2016008" target="_blank">http://dx.doi.org/10.18273/revsal.v48n3-2016008</a></p>      <p align="center"><font size="4"><b>&iquest;Es la grasa abdominal subcut&aacute;nea un    <br> predictor de la variabilidad card&iacute;aca en    <br> hombres con bajo riesgo metab&oacute;lico?</b></font></p>      <p align="center">Ang&eacute;lica Avenda&ntilde;o V<sup>1</sup>, Edgar A. Rodr&iacute;guez M<sup>1</sup>, Adriana Urbina<sup>2</sup>.</p> 	     <p align="left">1. Universidad Pedag&oacute;gica y Tecnol&oacute;gica de Colombia UPTC. Tunja, Boyac&aacute;.    <br> 2. Universidad del Rosario. Bogot&aacute; DC. Colombia    <br> <b>Correspondencia:</b> Adriana Urbina. <b>Direcci&oacute;n:</b> Carrera 24 &#35;63C-69 Quintas Mutis, Bogot&aacute; DC. <b>Correo electr&oacute;nico:</b> <a href="mailto:adriana.urbina@urosario.edu.co">adriana.urbina@urosario.edu.co</a>.    <br> <b>Tel&eacute;fono:</b> 2970200 Ext. 3319.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>    <br> <b>Recibido:</b> 12/11/2015 <b>Aprobado:</b> 05/04/2016 <b>Publicado online:</b> 20/05/2016</p>  <hr>      <p align="justify"><b>Forma de citar:</b> Avenda&ntilde;o A, Rodr&iacute;guez M, Urbina A. &iquest;Es la grasa abdominal subcut&aacute;nea un predictor de la variabilidad card&iacute;aca en hombres con bajo riesgo metab&oacute;lico?. Rev Univ Ind Santander Salud. 2016; 48(3): 341-351.</p>  <hr>      <p align="center"><font size="3"><b>RESUMEN</b></font></p> 	     <p align="justify"><b>Introducci&oacute;n:</b> Aunque el sobrepeso/obesidad, adiposidad aumentada e inactividad f&iacute;sica se asocian a menor variabilidad card&iacute;aca y desregulaci&oacute;n auton&oacute;mica, no se ha explorado en detalle la relaci&oacute;n entre estos factores en sujetos de bajo riesgo metab&oacute;lico. <b>Objetivo:</b> Analizar el tipo y fuerza de asociaci&oacute;n entre la variabilidad card&iacute;aca en reposo y la adiposidad en hombres j&oacute;venes, delgados y f&iacute;sicamente activos. <b>Metodolog&iacute;a:</b> Estudio descriptivo transversal. Se analizaron los componentes espectrales de la variabilidad card&iacute;aca en 24 hombres de 18-30 a&ntilde;os f&iacute;sicamente activos, con peso y adiposidad normales. Se realizaron an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal m&uacute;ltiple para explicar la variabilidad card&iacute;aca en funci&oacute;n de la relaci&oacute;n cintura/cadera, pliegue abdominal y actividad f&iacute;sica. <b>Resultados:</b> El volumen de actividad f&iacute;sica semanal se relacion&oacute; positivamente con RMSSD y HF, y negativamente con LF y LF/HF. La relaci&oacute;n cintura/cadera y el pliegue abdominal se relacionaron positivamente con HF y negativamente con LF y LF/HF. En todos los casos, los coeficientes de regresi&oacute;n &beta; tipificados estuvieron entre 0,395 y 0,505 (p&lt;0,05). El &iacute;ndice de grasa visceral calculado a partir de bioimpedancia no mostr&oacute; relaci&oacute;n alguna. <b>Conclusiones:</b> Los hallazgos aqu&iacute; reportados son indicativos de que en hombres j&oacute;venes, delgados y f&iacute;sicamente activos, la actividad f&iacute;sica y la grasa subcut&aacute;nea se relacionan positivamente con el tono vagal y negativamente con el tono simp&aacute;tico, lo que lleva a postular que la acumulaci&oacute;n del exceso cal&oacute;rico en forma de tejido adiposo subcut&aacute;neo (y no visceral) podr&iacute;a ser un mecanismo de protecci&oacute;n contra el desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico en estos sujetos.</p> 	     <p align="justify"><b>Palabras clave:</b> Frecuencia card&iacute;aca, sistema nervioso parasimp&aacute;tico, distribuci&oacute;n de la grasa corporal, grasa subcut&aacute;nea abdominal, ejercicio, sistema nervioso aut&oacute;nomo.</p>      <p align="center"><font size="3"><b>Is the abdominal subcutaneous fat a predictor of heart    <br> rate variability in men with low metabolic risk?</b></font></p> 		     <p align="center"><font size="3"><b>ABSTRACT</b></font></p> 	     <p align="justify"><b>Objective:</b> To measure the type and strength of the potential association between heart rate variability at rest and some indicators of adiposity in young, lean, and physically active men. <b>Introduction:</b> Although overweight/obesity, increased adiposity and physical inactivity are associated with decreased heart rate variability and autonomic dysregulation, the relationship between these factors has not been explored in detail in subjects with low metabolic risk: normal weight, low adiposity and physically active. <b>Methodology:</b> Cross-sectional analytical study. The spectral components of heart rate variability were analyzed in 24 physically active men, 18-30 years old, with normal weight and adiposity. Multiple linear regression analysis was performed to explain heart rate variability as a function of waist to hip ratio, abdominal skinfod and physical activity. <b>Results:</b> The volume of weekly physical activity was positively related to RMSSD and HF, and negatively with LF and LF/HF. Both the waist to hip ratio and abdominal skinfold were positively related with HF, and negatively with LF and LF/HF. In all cases, the B regression standardized coefficients were between 0.395 and 0.505 (p&lt;0.05). The visceral fat rating calculated from bioimpedance showed no relation. <b>Conclusions:</b> The findings reported here are indicative that in young, lean and physically active men, physical activity and subcutaneous fat are positively related to vagal tone and negatively with sympathetic tone. This leads us to postulate that the accumulation of caloric excess in the form of subcutaneous adipose tissue (not visceral) might be a protective mechanism against the development of metabolic syndrome in these subjects.</p> 	     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Keywords:</b> Heart rate control, parasympathetic nervous system, body fat distribution, subcutaneous abdominal fat, exercise, autonomic nervous system.</p>  <hr>      <p align="center"><font size="3"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>      <p align="justify">Las enfermedades relacionadas con el sobrepeso y la obesidad van en aumento. La relaci&oacute;n entre enfermedades cardiovasculares y obesidad est&aacute; ampliamente documentada y ha tratado de explicarse mediante varios mecanismos fisiopatol&oacute;gicos incluyendo resistencia a la insulina, hipertensi&oacute;n y dislipidemia. Sin embargo, tambi&eacute;n se ha sugerido que la desregulaci&oacute;n en la funci&oacute;n auton&oacute;mica puede explicar la ocurrencia aumentada de enfermedad cardiovascular en personas con sobrepeso y obesidad<sup>1</sup>. La variabilidad de la frecuencia card&iacute;aca permite medir el efecto de la funci&oacute;n auton&oacute;mica sobre el coraz&oacute;n. Por este motivo, varios estudios se han dirigido al an&aacute;lisis de la variabilidad card&iacute;aca en personas con sobrepeso u obesidad. En general, una variabilidad card&iacute;aca disminuida se asocia a incremento de morbilidad y mortalidad en enfermedades cardiovasculares<sup>2</sup>. Varios indicadores de variabilidad card&iacute;aca est&aacute;n alterados en las personas con sobrepeso u obesidad incluyendo variabilidad reducida, aumento de tono simp&aacute;tico y disminuci&oacute;n de tono parasimp&aacute;tico<sup>3</sup>. Estas alteraciones se relacionan con el &iacute;ndice de masa corporal<sup>4</sup>, relaci&oacute;n cintura/cadera<sup>5</sup>, grasa corporal<sup>6</sup> y grasa visceral<sup>7</sup>, pero no la grasa subcut&aacute;nea<sup>8</sup>.</p>      <p align="justify">Por otra parte, la inactividad f&iacute;sica es un problema de salud p&uacute;blica en aumento en el &aacute;mbito mundial, contribuyendo al desarrollo de enfermedades cardiovasculares y al incremento del riesgo prematuro de muerte<sup>9</sup>. La realizaci&oacute;n de actividad f&iacute;sica propicia beneficios en la salud, tales como prevenci&oacute;n de la diabetes tipo 2, hipertensi&oacute;n, obesidad, c&aacute;ncer y enfermedad coronaria<sup>10</sup>. Las personas que realizan actividad f&iacute;sica moderada o vigorosa presentan mayor variabilidad card&iacute;aca comparadas con las f&iacute;sicamente inactivas. Incluso, los hombres con sobrepeso pero que realizan actividad f&iacute;sica vigorosa muestran una variabilidad card&iacute;aca similar a la de los sujetos con peso normal. Lo anterior sugiere que una mayor variabilidad card&iacute;aca, reflejo de mejor regulaci&oacute;n auton&oacute;mica es un posible mecanismo que explica c&oacute;mo la actividad f&iacute;sica resulta en reducci&oacute;n del riesgo de enfermedad coronaria<sup>11</sup>.</p>      <p align="justify">Aunque est&aacute; bien establecido que el sobrepeso/ obesidad, la adiposidad aumentada y la inactividad f&iacute;sica se asocian a disminuci&oacute;n de la variabilidad card&iacute;aca y cambios en los componentes espectrales que reflejan desregulaci&oacute;n auton&oacute;mica, no se ha explorado en detalle la relaci&oacute;n entre estos factores en los sujetos de bajo riesgo metab&oacute;lico: peso normal, baja adiposidad y f&iacute;sicamente activos. El objetivo de este estudio fue analizar el tipo y fuerza de asociaci&oacute;n entre la variabilidad card&iacute;aca en reposo y la adiposidad en hombres j&oacute;venes, delgados y f&iacute;sicamente activos.</p>      <p align="center"><font size="3"><b>METODOLOG&Iacute;A</b></font></p>      <p align="left"><b>Sujetos de estudio</b></p>      <p align="justify">Participaron 24 hombres aparentemente sanos entre 18 y 30 a&ntilde;os. Un comit&eacute; de &eacute;tica institucional aprob&oacute; el protocolo experimental, y todos los sujetos participantes  proporcionaron su consentimiento informado. Ninguno de los individuos estaba consumiendo medicamentos con efecto sobre el sistema nervioso aut&oacute;nomo. Los sujetos se hab&iacute;an abstenido de consumir bebidas con cafe&iacute;na y alcohol en las doce horas previas, y de realizar actividad f&iacute;sica en las &uacute;ltimas 24 horas. Los sujetos fueron indagados respecto al sue&ntilde;o durante la noche anterior con el cuestionario <i>&quot;Karolinska Sleep Diary&quot;</i> (KSD). Los participantes acudieron el d&iacute;a del estudio en condiciones de ayuno, se les proporcion&oacute; una comida est&aacute;ndar y una hora despu&eacute;s se realizaron las mediciones, todas entre 6:00 y 9:00 AM. Teniendo en cuenta que la actividad f&iacute;sica modifica la composici&oacute;n corporal y la variabilidad card&iacute;aca, se utiliz&oacute; como criterio de inclusi&oacute;n realizar un volumen de actividad f&iacute;sica de al menos 150 minutos/semana. Fueron considerados criterios de exclusi&oacute;n: tabaquismo, haber respondido positivamente alguno de los &iacute;tems del cuestionario de alistamiento para la actividad f&iacute;sica (PAR-Q), padecer de trastornos cardiovasculares, pulmonares, metab&oacute;licos o disautonom&iacute;a.</p>      <p align="left"><b>Composici&oacute;n corporal</b></p>      <p align="justify">Se midieron estatura y peso, y se calcul&oacute; el &iacute;ndice de masa corporal (IMC). Se midieron los per&iacute;metros de cintura, abdomen y cadera con una cinta m&eacute;trica (Myotape<sup>&reg;</sup>, AccuFitness, USA; precisi&oacute;n un mm) y el pliegue abdominal con un adip&oacute;metro (Harpenden<sup>&reg;</sup>, Baty International, West Sussex, Reino Unido) en tres oportunidades y se registr&oacute; el valor promedio; los coeficientes de variaci&oacute;n de estas mediciones fueron inferiores a 1&#37;. Mediante impedancia bioel&eacute;ctrica se midi&oacute; el porcentaje de grasa corporal y se calcul&oacute; el &iacute;ndice de grasa visceral mediante el algoritmo desarrollado por el fabricante (Tanita<sup>&reg;</sup> BC554 IRONMAN&reg;GLASS, Tanita, Jap&oacute;n).</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Variabilidad de la frecuencia card&iacute;aca en posici&oacute;n supina y ortostatismo</b>    <br> Despu&eacute;s de cinco minutos de reposo en posici&oacute;n supina (SUP), se midi&oacute; la variabilidad de la frecuencia card&iacute;aca durante cinco minutos y luego en posici&oacute;n de bipedestaci&oacute;n durante cinco minutos m&aacute;s, mediante un monitor card&iacute;aco (Polar<sup>&reg;</sup> RS800CX, Polar Electro, Finlandia). Los registros de intervalos RR fueron descargados y se realiz&oacute; correcci&oacute;n de errores con filtro moderado, mediante el software Polar Performance<sup>&reg;</sup> versi&oacute;n 4.01.029. Con el fin de analizar la reproducibilidad dentro de cada registro, se determinaron los indicadores de variabilidad card&iacute;aca en el dominio de tiempo y espectral en segmentos de 60, 90 y 120 segundos consecutivos y se realiz&oacute; an&aacute;lisis de correlaci&oacute;n de Spearman, los coeficientes de determinaci&oacute;n (R<sup>2</sup>) estuvieron entre 0,70 y 0,94. Los resultados presentados corresponden a los 180 segundos centrales del registro en cada posici&oacute;n. Se realiz&oacute; el an&aacute;lisis en dominio de tiempo y espectral (m&eacute;todo autoregresivo) con el software Kubios HRV versi&oacute;n 2.0 de la Universidad de Kuopio, Finlandia.</p>      <p align="left"><b>An&aacute;lisis estad&iacute;stico</b></p>      <p align="justify">La distribuci&oacute;n de los datos se determin&oacute; mediante prueba de Shapiro-Wilk y los resultados se presentan como mediana &plusmn; amplitud intercuartil. Las comparaciones entre posici&oacute;n supina y ortostatismo se realizaron mediante prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas. Los an&aacute;lisis bivariados se realizaron con coeficientes de correlaci&oacute;n de Spearman.</p>      <p align="justify">Las variables actividad f&iacute;sica, LF/HF y RMSSD presentaron una distribuci&oacute;n sesgada hacia la derecha, por lo cual se realiz&oacute; transformaci&oacute;n logar&iacute;tmica para producir distribuciones normales. Se realizaron an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal m&uacute;ltiple, seleccionando como variable dependiente las relacionadas con variabilidad card&iacute;aca y como variables independientes la relaci&oacute;n cintura/cadera, logaritmo del volumen de actividad f&iacute;sica semanal y edad. Para la entrada/salida de variables se utiliz&oacute; el m&eacute;todo por pasos aplicando como criterio de entrada una probabilidad de F equivalente a p&le;0,05 y como criterio de salida p&ge;0,10. Se evalu&oacute; la independencia de residuos mediante el estad&iacute;stico de Durbin Watson cercano a 2,0. Se evalu&oacute; la homocedasticidad y linealidad de los residuos a partir de la gr&aacute;fica de los residuos predichos vs observados, su distribuci&oacute;n mediante la prueba de Shapiro-Wilk y se calcul&oacute; el error cuadr&aacute;tico medio de los residuos. Se utiliz&oacute; el paquete estad&iacute;stico IBM SPSS versi&oacute;n 23.0 (Licencia de la Universidad del Rosario). Se estableci&oacute; el nivel de significancia en p&lt;0,05. La potencia de una muestra de 24 sujetos estudiados para detectar coeficientes de correlaci&oacute;n superiores a 0,5 es de 73 a 82&#37;, de acuerdo con los c&aacute;lculos realizados con el paquete Epidat versi&oacute;n 4.1.</p>      <p align="center"><font size="3"><b>RESULTADOS</b></font></p>      <p align="left"><b>Indicadores de adiposidad de los participantes</b></p>      <p align="justify">Las caracter&iacute;sticas generales de la muestra se resumen en la <a href="#t01">TABLA 1</a>. Participaron en el estudio 24 hombres adultos j&oacute;venes con edades entre 18 y 30 a&ntilde;os f&iacute;sicamente activos (al menos 150 minutos/semana)<sup>12</sup>. 21 de 24 sujetos tuvieron IMC en el rango saludable  (18,5 a 24,9 kg/m<sup>2</sup>) con porcentajes de grasa entre 6 y 19&#37;. Mientras que tres de 24 tuvieron el IMC en el rango entre 25 y 25,9 kg/m<sup>2</sup>, pero con porcentajes de grasa entre 9 y 22&#37;, motivo por el cual no pueden ser clasificados como individuos con sobrepeso o adiposidad aumentada<sup>13</sup>. Otros indicadores que permiten valorar indirectamente adiposidad abdominal permiten descartar la presencia de obesidad abdominal en la muestra de estudio: el &iacute;ndice de grasa visceral estuvo entre uno y cuatro (valores normales entre 1-12)<sup>14</sup>; el per&iacute;metro abdominal estuvo entre 73 y 87 cm; y la relaci&oacute;n cintura/cadera entre 0,74 y 0,94<sup>15</sup>. Por lo tanto, todos los sujetos de la muestra pueden ser considerados como adultos j&oacute;venes, f&iacute;sicamente activos y sin obesidad abdominal. Por otra parte, teniendo en cuenta que la cantidad y calidad de sue&ntilde;o puede afectar las mediciones de variabilidad de la frecuencia cardiaca, se utiliz&oacute; el cuestionario <i>Karolinska Sleep Diary</i>, cuyos resultados mostraron tiempos de sue&ntilde;o entre cuatro y ocho horas. Ya que la latencia de sue&ntilde;o estuvo entre dos y 60 minutos, se pudo descartar la ocurrencia de insomnio de conciliaci&oacute;n que pudiera afectar las mediciones de variabilidad card&iacute;aca<sup>16</sup>.</p>      <p align="center"><a name="t01"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09t1.jpg"></p>      <p align="left"><b>Variabilidad card&iacute;aca en posici&oacute;n supina y ortostatismo</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">El an&aacute;lisis de la variabilidad card&iacute;aca en reposo mostr&oacute; un comportamiento caracter&iacute;stico en posici&oacute;n supina y ortostatismo. Con el cambio de posici&oacute;n se observ&oacute; aumento significativo de la frecuencia card&iacute;aca con disminuci&oacute;n de SDNN, RMSSD, as&iacute; como de intervalos RR sucesivos que difieren en m&aacute;s de 50 ms (NN50) y el porcentaje de intervalos RR sucesivos con diferencia mayor a 50 ms (pNN50). En cuanto a los componentes espectrales, se observ&oacute; aumento de HF con disminuci&oacute;n de LF y LF/HF. Estos hallazgos son consistentes con activaci&oacute;n simp&aacute;tica e inhibici&oacute;n vagal en ortostatismo con respecto a la posici&oacute;n supina (<a href="#t02">TABLA 2</a>)<sup>17</sup>.</p>      <p align="center"><a name="t02"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09t2.jpg"></p>      <p align="left"><b>Relaci&oacute;n entre variabilidad card&iacute;aca e indicadores de adiposidad</b></p>      <p align="justify">No se encontr&oacute; correlaci&oacute;n de la variabilidad card&iacute;aca con el &iacute;ndice de masa corporal, porcentaje de grasa corporal, grasa visceral ni per&iacute;metro abdominal (p&gt;0,05), pero s&iacute; con la relaci&oacute;n cintura/ cadera, actividad f&iacute;sica y edad. Por este motivo se realizaron an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal m&uacute;ltiple con el fin de encontrar modelos explicativos para diversos indicadores de variabilidad card&iacute;aca como variable dependiente. En todos los modelos multivariados, la variable edad fue excluida toda vez que la probabilidad F fue equivalente a p&ge;0,10. Se observ&oacute; la existencia de una relaci&oacute;n entre las variables que viene explicada por la ecuaci&oacute;n:</p>      <p align="center"><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09e1.jpg"></p>      <p align="justify">Donde <i>y</i> es el logaritmo de la relaci&oacute;n LF/HF en ortostatismo, <i>X<sub>1</sub></i> es la relaci&oacute;n cintura/cadera y <i>X<sub>2</sub></i> es el logaritmo del volumen de actividad f&iacute;sica (minutos/ semana).</p>      <p align="justify">El coeficiente de determinaci&oacute;n fue 0,415 y el error cuadr&aacute;tico medio de 0,0749. En la <a href="#t03">TABLA 3</a> se muestran los coeficientes tipificados y sus valores de probabilidad.</p>      <p align="center"><a name="t03"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09t3.jpg"></p>      <p align="justify">Teniendo en cuenta que los coeficientes B tipificados permiten comparar variables con diferentes escalas, es posible concluir que la variable Log LF/HF en ortostatismo presenta una mayor contribuci&oacute;n explicada por la relaci&oacute;n cintura/cadera, con respecto a actividad f&iacute;sica (coeficientes tipificados -0,471 y -0,402, respectivamente).</p>      <p align="justify">En la <a href="#t04">TABLA 4</a> se presenta un resumen de los indicadores de variabilidad card&iacute;aca en reposo que pueden ser explicados por la relaci&oacute;n cintura/cadera, la actividad f&iacute;sica o por ambas variables. Para poder evaluar la contribuci&oacute;n relativa de cada una de estas variables predictoras sobre el comportamiento de la variabilidad card&iacute;aca, los coeficientes de regresi&oacute;n se expresan como coeficientes tipificados.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t04"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09t4.jpg"></p>      <p align="justify">Teniendo en cuenta que la relaci&oacute;n cintura/cadera es un indicador de adiposidad abdominal tanto subcut&aacute;nea como intra-abdominal, y con el fin de determinar la contribuci&oacute;n de la grasa subcut&aacute;nea, se realizaron tambi&eacute;n an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple incorporando la variable pliegue abdominal en reemplazo de la relaci&oacute;n cintura/cadera dentro de variables predictoras, encontrando hallazgos similares: relaci&oacute;n positiva con HF y negativa con LF y LF/HF sin modificaci&oacute;n significativa de los coeficientes para actividad f&iacute;sica (<a href="#t05">TABLA 5</a>). Posteriormente, con el fin de analizar la contribuci&oacute;n de la adiposidad intra-abdominal, se realiz&oacute; el mismo procedimiento reemplazando la relaci&oacute;n cintura/cadera por la variable &iacute;ndice de grasa visceral en todos los modelos multivariados, pero result&oacute; excluida en todos los casos. Lo anterior sugiere que el papel de la relaci&oacute;n cintura/cadera como variable explicativa de la variabilidad card&iacute;aca viene dado principalmente por la acumulaci&oacute;n de tejido adiposo subcut&aacute;neo m&aacute;s que intra-abdominal.</p>      <p align="center"><a name="t05"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09t5.jpg"></p>      <p align="center"><font size="3"><b>DISCUSI&Oacute;N</b></font></p>      <p align="justify">Los sujetos con sobrepeso/obesidad y adiposidad aumentada tienen menor variabilidad card&iacute;aca en reposo, mayor tono simp&aacute;tico y menor tono vagal<sup>18-20</sup>. De manera similar, los sujetos f&iacute;sicamente inactivos con peso normal muestran menor variabilidad card&iacute;aca en reposo con predominio de tono simp&aacute;tico y tono vagal disminuido<sup>19,20</sup>. Es decir, tanto el sobrepeso/obesidad como la inactividad f&iacute;sica tienen efectos similares y  delet&eacute;reos sobre la variabilidad card&iacute;aca, los cuales podr&iacute;an ser sin&eacute;rgicos<sup>20</sup>. Teniendo en cuenta que la realizaci&oacute;n de actividad f&iacute;sica (al menos 150 minutos/ semana) se recomienda para inducir beneficios en la salud y proteger contra el desarrollo de enfermedades cr&oacute;nicas no transmisibles<sup>12</sup>, es deseable estudiar la relaci&oacute;n entre adiposidad y variabilidad card&iacute;aca en sujetos f&iacute;sicamente activos. Para explorar el tipo y fuerza de tal asociaci&oacute;n, el presente estudio utiliz&oacute; una muestra de 24 hombres entre 18 y 30 a&ntilde;os f&iacute;sicamente activos y sin obesidad abdominal.</p>      <p align="justify">Si bien los par&aacute;metros de variabilidad card&iacute;aca en reposo en posici&oacute;n supina han mostrado ser &uacute;tiles para evaluar la funci&oacute;n del sistema nervioso aut&oacute;nomo y sirven como predictores de morbilidad y mortalidad<sup>21</sup>, los registros en esta posici&oacute;n se caracterizan por &quot;saturaci&oacute;n parasimp&aacute;tica&quot; haciendo dif&iacute;cil encontrar diferencias significativas<sup>22</sup>. Por lo anterior, en este estudio se analiz&oacute; la variabilidad card&iacute;aca tanto en posici&oacute;n supina como ortostatismo. En estas condiciones de medici&oacute;n, nuestros sujetos de estudio mostraron el comportamiento t&iacute;pico en respuesta al est&iacute;mulo ortost&aacute;tico consistente en activaci&oacute;n simp&aacute;tica e inhibici&oacute;n vagal<sup>17</sup>.</p>      <p align="justify">Para abordar la cuesti&oacute;n de la relaci&oacute;n existente entre variabilidad card&iacute;aca y adiposidad, es necesario tener en cuenta confusores tales como sexo, edad y actividad f&iacute;sica. El efecto de estas 3 variables se control&oacute; en el dise&ntilde;o mismo del estudio puesto que s&oacute;lo se incluyeron hombres entre 18 y 30 a&ntilde;os que realizaran al menos 150 minuto/semana de actividad f&iacute;sica moderada/ vigorosa. A pesar de que en los an&aacute;lisis iniciales de correlaci&oacute;n bivariada (Spearman) algunos par&aacute;metros de variabilidad card&iacute;aca se correlacionaron con la edad, cuando esta variable fue incorporada para ajuste en los an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple result&oacute; excluida. Lo anterior, es indicativo de que en el grupo de edad evaluado (18-30 a&ntilde;os) los cambios en variabilidad asociados con la edad no son significativos como s&iacute; lo son en la edad mediana y avanzada<sup>23,24</sup>.</p>      <p align="justify">Se observ&oacute; relaci&oacute;n entre volumen de actividad f&iacute;sica y varios indicadores de variabilidad card&iacute;aca. Se encontr&oacute; relaci&oacute;n directa con RMSSD en posici&oacute;n supina, lo sugiere que el incremento del volumen de actividad f&iacute;sica se relaciona con variabilidad card&iacute;aca aumentada e incremento del tono vagal en reposo. De la misma manera, en ortostatismo se relacion&oacute; positivamente con HF y RMSSD, y negativamente con LF y FL/HF, lo que indica que los sujetos m&aacute;s activos f&iacute;sicamente presentan tambi&eacute;n en posici&oacute;n de bipedestaci&oacute;n un mayor tono vagal acompa&ntilde;ado de menor tono simp&aacute;tico. Estos hallazgos son similares a los encontrados por otros estudios<sup>24,25</sup> y podr&iacute;an ser uno de los mecanismos protectores de la actividad f&iacute;sica sobre morbilidad y mortalidad card&iacute;aca<sup>21</sup>.</p>      <p align="justify">Al analizar la relaci&oacute;n entre variabilidad card&iacute;aca y adiposidad no se encontr&oacute; correlaci&oacute;n con par&aacute;metros como IMC, porcentaje de grasa, &iacute;ndice de grasa visceral ni per&iacute;metro abdominal, pero s&iacute; con la relaci&oacute;n cintura/ cadera. Varios estudios han mostrado que el IMC puede tener baja sensibilidad para la detecci&oacute;n de bajo peso y sobrepeso/obesidad, especialmente en hombres, en personas con buen desarrollo muscular y en edad avanzada<sup>26-29</sup>. El porcentaje de grasa y per&iacute;metro abdominal son indicadores de adiposidad total, que sin embargo, est&aacute;n influenciados por la adiposidad abdominal<sup>30</sup>. Por su parte, la relaci&oacute;n cintura/cadera es un indicador tanto de tejido adiposo subcut&aacute;neo como intra-abdominal<sup>15,31</sup> y debido a que puede medirse con mayor exactitud que los pliegues cut&aacute;neos se utiliza ampliamente en estudios poblacionales<sup>15</sup>. Para fines diagn&oacute;sticos y de prevenci&oacute;n primaria y secundaria, la relaci&oacute;n cintura/cadera ha mostrado buena sensibilidad y especificidad, las cuales son dependientes del punto de corte empleado seg&uacute;n sexo y etnia<sup>32</sup>. En el presente estudio, la relaci&oacute;n cintura/cadera al igual que el pliegue abdominal mostraron ser predictores del comportamiento de los componentes espectrales de la variabilidad card&iacute;aca tanto en posici&oacute;n supina como en ortostatismo. Se observ&oacute; relaci&oacute;n positiva con HF y negativa con LF y LF/HF, lo que significa que en nuestra muestra de hombres j&oacute;venes f&iacute;sicamente activos y sin sobrepeso, la adiposidad central subcut&aacute;nea se relaciona negativamente con el tono simp&aacute;tico y positivamente con el tono vagal. Estos hallazgos son similares a los informados en adolescentes blancos<sup>33,34</sup> y en hombres de peso normal pero de edad mediana y avanzada<sup>36,24</sup>.</p>      <p align="justify">Teniendo en cuenta que la relaci&oacute;n cintura/cadera como indicador de adiposidad abdominal est&aacute; influenciada por los dep&oacute;sitos de tejido adiposo tanto a nivel subcut&aacute;neo como intra-abdominal, se quiso explorar la potencial asociaci&oacute;n entre la variabilidad card&iacute;aca y el pliegue abdominal como indicador de grasa subcut&aacute;nea y con el &iacute;ndice de grasa visceral proporcionado por el equipo de bioimpedancia (Tanita<sup>&reg;</sup> BC554 IRONMAN<sup>&reg;</sup>GLASS, Tanita, Jap&oacute;n). Con esta aproximaci&oacute;n, se encontr&oacute; que el pliegue abdominal se comporta como predictor de la variabilidad cardiaca de la misma manera que lo hace la relaci&oacute;n cintura/cadera y sin modificar el efecto de la actividad f&iacute;sica, mientras que el &iacute;ndice de grasa visceral no lo hace. Este hallazgo lleva a postular que en este  estudio, el marcador de adiposidad que es predictor de variabilidad card&iacute;aca es la grasa subcut&aacute;nea, la cual, se relaciona directamente con el componente vagal e inversamente con el simp&aacute;tico, comportamiento que se considera de protecci&oacute;n cardiovascular<sup>21,37</sup>.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">La inervaci&oacute;n simp&aacute;tica y parasimp&aacute;tica del tejido adiposo ha sido estudiada en modelos animales en ratones y se ha documentado que mientras que la inervaci&oacute;n simp&aacute;tica aumenta el n&uacute;mero de adipocitos<sup>38</sup>, la parasimp&aacute;tica incrementa la sensibilidad a la insulina y la expresi&oacute;n de leptina y resistina<sup>39</sup>. Por otro lado, ya en humanos, ensayos en pacientes obesos que son sometidos a gastrectom&iacute;a, aquellos a los que tambi&eacute;n se les realiza vagotom&iacute;a muestran reducci&oacute;n significativa del volumen de grasa visceral seis meses despu&eacute;s de la cirug&iacute;a comparados con pacientes con gastrectom&iacute;a sin vagotom&iacute;a, sugiriendo que la inervaci&oacute;n vagal desempe&ntilde;a un papel para evitar el dep&oacute;sito de grasa visceral en personas obesas<sup>40</sup>.</p>      <p align="justify">Adicionalmente, el denominado modelo del exceso de l&iacute;pidos y grasa ect&oacute;pica trata de explicar las interacciones entre grasa subcut&aacute;nea y visceral en la patog&eacute;nesis del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. De acuerdo con este modelo, aunque la mayor parte de la energ&iacute;a corporal es almacenada en forma de grasa subcut&aacute;nea, algunos individuos pueden almacenar cantidades sustanciales de tejido adiposo en su cavidad abdominal y &eacute;sta se correlaciona de manera significativa con las anormalidades cardio-metab&oacute;licas, de manera independiente de la grasa corporal total y grasa subcut&aacute;nea<sup>41-43</sup>. El exceso de grasa visceral puede ser un marcador de disfuncionalidad del tejido adiposo, el cual no es capaz de almacenar adecuadamente el exceso cal&oacute;rico y que determina la susceptibilidad para desarrollar s&iacute;ndrome metab&oacute;lico. Varios estudios sugieren que cuando el exceso cal&oacute;rico puede ser depositado en forma de tejido adiposo subcut&aacute;neo sensible a la insulina (capaz de expandirse mediante hiperplasia), el individuo estar&aacute; protegido contra el desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico<sup>44â€“47</sup>. No obstante, en casos en los cuales el tejido adiposo est&aacute; ausente, deficiente o es resistente a la insulina y tiene una capacidad limitada para almacenar el exceso de energ&iacute;a (tejido adiposo hipertr&oacute;fico), el exceso de triglic&eacute;ridos ser&aacute; depositado en lugares indeseables como h&iacute;gado, coraz&oacute;n, m&uacute;sculo esquel&eacute;tico y en el tejido adiposo visceral, fen&oacute;meno conocido como dep&oacute;sito de grasa ect&oacute;pica<sup>48,49</sup>. Algunos factores que se asocian con acumulaci&oacute;n preferencial de grasa a nivel visceral y resistencia a la insulina incluyen, pero no se limitan a tabaquismo, susceptibilidad gen&eacute;tica documentada a la obesidad abdominal y un perfil neuroendocrino permisivo relacionado con respuesta maladaptativa al estr&eacute;s (hiperactivaci&oacute;n del eje hipotal&aacute;mo-hipofisiarioadrenal). Las consecuencias metab&oacute;licas de este defecto de dep&oacute;sito de exceso cal&oacute;rico resultan en obesidad abdominal, resistencia a la insulina, dislipidemia aterog&eacute;nica y un estado inflamatorio protromb&oacute;tico, todos los cuales definen el s&iacute;ndrome metab&oacute;lico<sup>50</sup>. En concordancia con el anterior modelo, algunos estudios han mostrado que dentro del tejido adiposo subcut&aacute;neo existen dos compartimentos diferenciados y separados por la <i>fascia superficialis</i>, por un lado el tejido subcut&aacute;neo profundo, con predominio proinflamatorio y determinante del s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, que se comporta de manera similar al tejido adiposo visceral y el tejido subcut&aacute;neo superficial que es el que potencialmente tendr&iacute;a el efecto protector que se ha discutido anteriormente<sup>51,52</sup>.</p>      <p align="justify">En la anterior l&iacute;nea de razonamiento, puede postularse que en nuestra muestra de estudio el hecho de que el pliegue abdominal como indicador de grasa subcut&aacute;nea, se relacione positivamente con el tono vagal y negativamente con el tono simp&aacute;tico sugiere que en hombres j&oacute;venes, delgados y f&iacute;sicamente activos, la posibilidad de acumular el exceso cal&oacute;rico en forma de tejido adiposo subcut&aacute;neo (sensible a la insulina) puede ser un mecanismo de protecci&oacute;n contra el dep&oacute;sito de grasa intra-abdominal, el desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico y se asocia a un adecuado balance auton&oacute;mico<sup>47</sup> (<a href="#f01">FIGURA 1</a>). Por el contrario, con el aumento de la edad, un estilo de vida sedentario o el abandono de un estilo f&iacute;sicamente activo y la ganancia excesiva de peso, se desarrollar&iacute;a resistencia a la insulina, que entre muchas otras, conduce a disfuncionalidad del tejido adiposo, el cual con una capacidad limitada para depositar el exceso cal&oacute;rico a nivel subcut&aacute;neo, empieza a depositarse de manera ect&oacute;pica a nivel visceral contribuyendo al desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico (independientemente de la grasa corporal total y subcut&aacute;nea)<sup>41-43</sup> y se asocia a desregulaci&oacute;n auton&oacute;mica con predominio simp&aacute;tico<sup>53</sup>. Esta situaci&oacute;n desfavorable podr&iacute;a ser intervenida a trav&eacute;s de factores modificables, como por ejemplo la realizaci&oacute;n de actividad f&iacute;sica, restricci&oacute;n cal&oacute;rica, disminuci&oacute;n de peso, e inclusive con la modulaci&oacute;n farmacol&oacute;gica de la sensibilidad a la insulina (<a href="#f01">FIGURA 1</a>)<sup>54</sup>.</p>      <p align="center"><a name="f01"></a><img src="img/revistas/suis/v48n3/v48n3a09f1.jpg"></p>      <p align="justify"><a href="#f01">FIGURA 1</a>. Modelo explicativo del papel de la grasa subcut&aacute;nea como protector cardio-metab&oacute;lico.</p>      <p align="justify">Las principales limitaciones de este estudio incluyen el dise&ntilde;o de tipo observacional transversal, el tama&ntilde;o de muestra reducido y no haber controlado la intensidad de actividad f&iacute;sica. Se sugiere conducir nuevos estudios con tama&ntilde;os muestrales mayores; emplear cuestionarios de actividad f&iacute;sica como por ejemplo IPAQ que permitan controlar no s&oacute;lo el volumen sino tambi&eacute;n la intensidad; evaluar la adiposidad abdominal subcut&aacute;nea y visceral con m&eacute;todos m&aacute;s robustos, por ejemplo tomograf&iacute;a axial computarizada o resonancia nuclear magn&eacute;tica.</p>      <p align="justify">En un microambiente de sensibilidad a la insulina, en hombres j&oacute;venes, f&iacute;sicamente activos, con peso y adiposidad normales, un exceso cal&oacute;rico puede acumularse preferentemente como tejido adiposo subcut&aacute;neo sensible a la insulina; &eacute;stas son condiciones de bajo riesgo metab&oacute;lico y de adecuado balance auton&oacute;mico<sup>44-47</sup>. Por el contrario, a medida que aumenta la edad, cuando se es sedentario o se abandona un estilo de vida f&iacute;sicamente activo, y se desarrolla sobrepeso/ obesidad, se empieza a instaurar un ambiente de resistencia a la insulina en el cual el tejido adiposo subcut&aacute;neo tiene capacidad limitada para almacenar el exceso cal&oacute;rico (tejido adiposo hipertr&oacute;fico)<sup>30</sup> y se empieza a producir un dep&oacute;sito de grasa ect&oacute;pica a nivel visceral, la cual se relaciona directamente con el desarrollo de s&iacute;ndrome metab&oacute;lico, independiente incluso de la grasa corporal total y la grasa subcut&aacute;nea<sup>41-43</sup>, a la vez que se produce desregulaci&oacute;n auton&oacute;mica con predominio del tono simp&aacute;tico sobre el vagal. La flecha de doble sentido implica que muchos de estos &quot;factores de riesgo metab&oacute;lico&quot; son modificables: aumento de actividad f&iacute;sica, restricci&oacute;n cal&oacute;rica, control del peso y la adiposidad, e incluso modulaci&oacute;n farmacol&oacute;gica de la sensibilidad a la insulina.</p>      <p align="center"><font size="3"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>      <p align="justify">Los hallazgos aqu&iacute; reportados en un grupo de hombres j&oacute;venes (18-30 a&ntilde;os) sin sobrepeso ni obesidad abdominal y f&iacute;sicamente activos (n=24), mostraron que el volumen de actividad f&iacute;sica y los indicadores de adiposidad abdominal (relaci&oacute;n cintura/cadera y pliegue abdominal) son predictores de la variabilidad card&iacute;aca en reposo, mostrando relaci&oacute;n positiva con el tono vagal (HF) y negativa con el tono simp&aacute;tico (LF y LF/HF). Estos hallazgos son opuestos a los descritos previamente en personas con sobrepeso/obesidad y/o f&iacute;sicamente inactivas, y son sugestivos de que en hombres j&oacute;venes, delgados y f&iacute;sicamente activos un mejor control parasimp&aacute;tico y la capacidad de depositar el exceso cal&oacute;rico en forma de grasa subcut&aacute;nea pueden ser mecanismos protectores contra el desarrollo de enfermedades cardiovasculares y metab&oacute;licas. A diferencia de las personas con sobrepeso/obesidad y/o inactividad f&iacute;sica, en las que el predominio simp&aacute;tico  se asocia con saturaci&oacute;n de la capacidad de dep&oacute;sito de grasa a nivel subcut&aacute;neo y un mayor dep&oacute;sito de grasa ect&oacute;pica, como factores que pueden mediar la fisiopatolog&iacute;a de trastornos cardio-metab&oacute;licos.</p>  <hr>      <p align="center"><font size="3"><b>REFERENCIAS</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">1. Indumathy J, Pal GK, Pal P, Ananthanarayanan PH, Parija SC, Balachander J, et al. Association of sympathovagal imbalance with obesity indices, and abnormal metabolic biomarkers and cardiovascular parameters. Obes Res Clin Pract. 2015; 9(1): 55-66. DOI: 10.1016/j.orcp.2014.01.007.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953050&pid=S0121-0807201600030000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">2. Dekker JM, Crow RS, Folsom AR, Hannan PJ, Liao D, Swenne CA, et al. Low heart rate variability in a 2-minute rhythm strip predicts risk of coronary heart disease and mortality from several causes: the ARIC Study. Atherosclerosis Risk In Communities. Circulation. 2000; 102(11): 1239-1244. DOI: 10.1161/01.CIR.102.11.1239.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953052&pid=S0121-0807201600030000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">3. Molfino A, Fiorentini A, Tubani L, Martuscelli M, Rossi Fanelli F, Laviano A. Body mass index is related to autonomic nervous system activity as measured by heart rate variability. Eur J Clin Nutr. 2009; 63(10): 1263-1265. DOI: 10.1038/ ejcn.2009.35.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953054&pid=S0121-0807201600030000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">4. Pal GK, Chandrasekaran A, Hariharan AP, Dutta TK, Pal P, Nanda N, et al. Body mass index contributes to sympathovagal imbalance in prehypertensives. BMC Cardiovasc Disord. 2012; 12:54. DOI: 10.1186/1471-2261-12-54.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953056&pid=S0121-0807201600030000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">5. Yi SH, Lee K, Shin D-G, Kim JS, Ki H-C. Differential association of adiposity measures with heart rate variability measures in Koreans. Yonsei Med J. 2013; 54(1): 55-61. DOI: 10.3349/ ymj.2013.54.1.55.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953058&pid=S0121-0807201600030000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">6. Millis RM, Austin RE, Hatcher MD, Bond V, Faruque MU, Goring KL, et al. Association of body fat percentage and heart rate variability measures of sympathovagal balance. Life Sci. 2010; 86: 153- 157. DOI: 10.1016/j.lfs.2009.11.018.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953060&pid=S0121-0807201600030000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">7. Chintala KK, Krishna BH, N MR. Heart rate variability in overweight health care students: correlation with visceral fat. J Clin Diagn Res. 2015; 9(1): CC06-CC08. DOI: 10.7860/ JCDR/2015/12145.5434.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953062&pid=S0121-0807201600030000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">8. Alvarez GE, Ballard TP, Beske SD, Davy KP. Subcutaneous obesity is not associated with sympathetic neural activation. Am J Physiol - Heart Circ Physiol. 2004; 287(1): 414-418. DOI: 10.1152/ ajpheart.01046.2003.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953064&pid=S0121-0807201600030000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">9. Blair SN. Physical inactivity: the biggest public health problem of the 21st century. Br J Sports Med. 2009; 43(1): 1-2. DOI: 10.1136/bjsm.2008.054825.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953066&pid=S0121-0807201600030000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">10. Sattelmair J, Pertman J, Ding EL, Kohl HW, Haskell W, Lee I-M. Dose response between physical activity and risk of coronary heart disease: a meta-analysis. Circulation. 2011; 124(7): 789-795. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.110.010710.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953068&pid=S0121-0807201600030000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify">11. Rennie KL, Hemingway H, Kumari M, Brunner E, Malik M, Marmot M. Effects of moderate and vigorous physical activity on heart rate variability in a British Study of civil servants. Am J Epidemiol. 2003; 158(2): 135-143. DOI: 10.1093/aje/kwg120.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953070&pid=S0121-0807201600030000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">12. Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud. Recomendaciones mundiales sobre la actividad f&iacute;sica para la salud.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953072&pid=S0121-0807201600030000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">13. Onis M de, Habicht JP. Anthropometric reference data for international use: recommendations from a World Health Organization Expert Committee. Am J Clin Nutr. 1996; 64(4): 650-658.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953074&pid=S0121-0807201600030000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">14. Wang M, Nishizawa MK, Sakamoto Y, Heymfiel SF. Japanese-American Differences in visceral adiposity and a simplified estimation method for visceral adipose tissue. In: 2004: 518 - P.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953076&pid=S0121-0807201600030000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">15. World Health. Waist circumference and waisthip ratio : report of a WHO expert consultation, Geneva, 8-11&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953078&pid=S0121-0807201600030000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">16. Keklund G, Akerstedt T. Objective components of individual differences in subjective sleep quality. J Sleep Res. 1997; 6(4): 217-220. DOI: 10.1111/ j.1365- 2869.1997.00217.x.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953079&pid=S0121-0807201600030000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">17. Malliani A, Lombardi F, Pagani M. Power spectrum analysis of heart rate variability: a tool to explore neural regulatory mechanisms. Br Heart J. 1994; 71(1): 1-2. DOI: 10.1136/hrt.71.1.1.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953081&pid=S0121-0807201600030000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">18. Karason K, M&oslash;lgaard H, Wikstrand J, Sj&ouml;str&ouml;m L. Heart rate variability in obesity and the effect of weight loss. Am J Cardiol. 1999; 83(8): 1242-1247. DOI: 10.1016/S0002-9149(99)00066-1.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953083&pid=S0121-0807201600030000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">19. Molfino A, Fiorentini A, Tubani L, Martuscelli M, Rossi Fanelli F, Laviano A. Body mass index is related to autonomic nervous system activity as measured by heart rate variability. Eur J Clin Nutr. 2009; 63(10): 1263-1265. DOI: 10.1038/ ejcn.2009.35.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953085&pid=S0121-0807201600030000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">20. Urbina A, Dario Mendoza-Romero, Michel Garc&iacute;a, Johan Ort&iacute;z. Heart rate variability in young men: effect of overweight and physical inactivity. In: Shelby Walters, ed. Heart Rate Variability (HRV): Pronostic Significance, Risk Factors and Clinical Applications. Cardiology research and clinical developments. Nova Science Publishers; 2015:139-148.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953087&pid=S0121-0807201600030000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">21. La Rovere MT, Bigger JT, Marcus FI, Mortara A, Schwartz PJ. Baroreflex sensitivity and heart- rate variability in prediction of total cardiac mortality after myocardial infarction. ATRAMI (Autonomic Tone and Reflexes After Myocardial Infarction) Investigators. Lancet. 1998; 351(9101): 478-484. DOI: <a href="http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(97)11144-8" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(97)11144-8</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953089&pid=S0121-0807201600030000900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">22. Kiviniemi AM, Hautala AJ, Sepp&auml;nen T, M&auml;kikallio TH, Huikuri HV, Tulppo MP. Saturation of highfrequency oscillations of R-R intervals in healthy subjects and patients after acute myocardial infarction during ambulatory conditions. Am J Physiol - Heart Circ Physiol. 2004; 287(5): 1921- 1927. DOI: 10.1152/ajpheart.00433.2004.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953091&pid=S0121-0807201600030000900022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">23. Kim JA, Park Y-G, Cho K-H, et al. Heart rate variability and obesity indices: Emphasis on the Response to Noise and Standing. J Am Board Fam Pract. 2005; 18(2): 97-103. DOI: 10.3122/ jabfm.18.2.97.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953093&pid=S0121-0807201600030000900023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">24. Melo RC, Santos MDB, Silva E, Quintero RJ, Moreno MA, Reis MS, et al. Effects of age and physical activity on the autonomic control of heart rate in healthy men. Braz J Med Biol Res. 2005; 38(9): 1331-1338. DOI:10.1590/S0100- 879X2005000900007.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953095&pid=S0121-0807201600030000900024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">25. Gon&ccedil;alves TR, Farinatti P de TV, Gurgel JL, da Silva Soares PP. Correlation between cardiac autonomic modulation in response to orthostatic stress and indicators of quality of life, physical capacity, and physical activity in healthy individuals. J Strength Cond Res Natl Strength Cond Assoc. 2015; 29(5): 1415-1421. DOI: 10.1519/JSC.0000000000000769.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953097&pid=S0121-0807201600030000900025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">26. Romero-Corral A, Somers VK, Sierra-Johnson J, Thomas R, Bailey k, Collazo- Clavell M, et al. Accuracy of body mass index to diagnose obesity in the US adult population. Int J Obes 2005. 2008; 32(6): 959-966. DOI: 10.1038/ijo.2008.11.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953099&pid=S0121-0807201600030000900026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">27. Pasco JA, Nicholson GC, Brennan SL, Kotowicz MA. Prevalence of obesity and the relationship between the body mass index and body fat: crosssectional, population-based Data. PLoS ONE. 2012; 7(1): e29580. DOI: 10.1371/journal.pone.0029580.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953101&pid=S0121-0807201600030000900027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">28. Windham BG, Fumagalli S, Ble A, Sollers J, Thayer JF, Najjar SS, et al. The relationship between heart rate variability and adiposity differs for Central and Overall Adiposity. J Obes. 2012; 2012: e149516. DOI: 10.1155/2012/149516.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953103&pid=S0121-0807201600030000900028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">29. Avellaneda Pinzon SE, Urbina A. Capacidad aer&oacute;bica de bomberos aeron&aacute;uticos. Rev Univ Ind Santander Salud. 2015; 47(1): 61-67.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953105&pid=S0121-0807201600030000900029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">30. Despr&eacute;s J-P. Body fat distribution and risk of cardiovascular disease an update. Circulation. 2012; 126(10): 1301-1313. DOI: 10.1161/ CIRCULATIONAHA.111.067264.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953107&pid=S0121-0807201600030000900030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">31. Bj&ouml;rntorp P. Fat Cell Distribution and metabolism. Ann N Y Acad Sci. 1987; 499(1): 66-72. DOI: 10.1111/j.1749-6632.1987.tb36198.x.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953109&pid=S0121-0807201600030000900031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">32. Lear SA, James PT, Ko GT, Kumanyika S. Appropriateness of waist circumference and waistto- hip ratio cutoffs for different ethnic groups. Eur J Clin Nutr. 2010; 64(1): 42-61. DOI: 10.1038/ ejcn.2009.70.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953111&pid=S0121-0807201600030000900032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">33. Subramaniam B, Ramaswamy C. Role of gender and the Waist - Hip Ratio WHR on Heart Rate Variablility HRV in adolescent age. Natl J Physiol Pharm Pharmacol. 2013; 3(1): 4. DOI: 10.5455/ njppp.2013.3.4-8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953113&pid=S0121-0807201600030000900033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">34. Gutin B, Howe C, Johnson MH, Humphries MC, Snieder H, Barbeau P. Heart rate variability in adolescents: relations to physical activity, fitness, and adiposity. Med Sci Sports Exerc. 2005; 37(11): 1856- 1863. doi:10.1249/01.mss.0000175867.98628.27.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953115&pid=S0121-0807201600030000900034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">35. Schmid K, Sch&ouml;nlebe J, Drexler H, Mueck- Weymann M. Associations between being overweight, variability in heart rate, and well-being in the young men. Cardiol Young. 2010; 20(1): 54- 59. DOI: 10.1017/S1047951109992009.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953117&pid=S0121-0807201600030000900035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">36. Kim JA, Park Y-G, Cho K-H, Hong MH, Han HC, Choi YS, et al. Heart rate variability and obesity indices: emphasis on the response to noise and standing. J Am Board Fam Pract Am Board Fam Pract. 2005;18(2): 97-103.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953119&pid=S0121-0807201600030000900036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">37. Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC, Rolnitzky LM, Kleiger RE, Rottman JN. Frequency domain measures of heart period variability and mortality after myocardial infarction. Circulation. 1992; 85(1): 164-171. DOI: 10.1161/01.CIR.85.1.164.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953121&pid=S0121-0807201600030000900037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">38. Shi H, Song CK, Giordano A, Cinti S, Bartness TJ. Sensory or sympathetic white adipose tissue denervation differentially affects depot growth and cellularity. Am J Physiol - Regul Integr Comp Physiol. 2005; 288(4): R1028-R1037. DOI: 10.1152/ajpregu.00648.2004.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953123&pid=S0121-0807201600030000900038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">39. Kreier F, Fliers E, Voshol PJ, van Eden CG, Havekes LM, kalsbeek A, et al. Selective parasympathetic innervation of subcutaneous and intra-abdominal fat - functional implications. J Clin Invest. 2002; 110(9): 1243-1250. DOI: 10.1172/JCI15736.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953125&pid=S0121-0807201600030000900039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">40. Miyato H, Kitayama J, Hidemura A, Ishigami H, Kaisaki S, Nagawa H. Vagus nerve preservation selectively restores visceral fat volume in patients with early gastric cancer who Underwent Gastrectomy. J Surg Res. 2012; 173(1): 60-67. DOI: 10.1016/j.jss.2010.08.040.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953127&pid=S0121-0807201600030000900040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">41. Preis SR, Massaro JM, Robins SJ, Hoffmann U, Vasan RS, Irlbeck T, et al. Abdominal subcutaneous and visceral adipose tissue and insulin resistance  in the Framingham heart study. Obes Silver Spring Md. 2010; 18(11): 2191-2198. DOI:10.1038/ oby.2010.59.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953129&pid=S0121-0807201600030000900041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">42. Liu J, Fox CS, Hickson D, Bidulescu A, Carr JJ, Taylor HA. Fatty liver, abdominal visceral fat, and cardiometabolic risk Factors The Jackson Heart Study. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2011; 31(11): 2715-2722. doi:10.1161/ATVBAHA.111.234062.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953131&pid=S0121-0807201600030000900042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">43. Pou KM, Massaro JM, Hoffmann U, Vasan RS, Maurovich-Horvat P, Larson MG, et al. Visceral and subcutaneous adipose tissue volumes are crosssectionally related to markers of inflammation and oxidative stress The Framingham Heart Study. Circulation. 2007;116(11):1234-1241. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.107.710509.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953133&pid=S0121-0807201600030000900043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">44. Kim J-Y, van de Wall E, Laplante M, Azzara A, trujillo Me, Hofmann SM, et al. Obesity-associated improvements in metabolic profile through expansion of adipose tissue. J Clin Invest. 2007; 117(9): 2621-2637. DOI: 10.1172/JCI31021.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953135&pid=S0121-0807201600030000900044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">45. Porter SA, Massaro JM, Hoffmann U, Vasan RS, O&#39;Donnel CJ, Fox CS. Abdominal subcutaneous adipose tissue: A protective fat depot? diabetes care. 2009; 32(6): 1068-1075. DOI: 10.2337/dc08- 2280.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953137&pid=S0121-0807201600030000900045&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">46. Bays HE, Fox KM, Grandy S, SHIELD Study Group. Anthropometric measurements and diabetes mellitus: clues to the &quot;pathogenic&quot; and &quot;protective&quot;potential of adipose tissue. Metab Syndr Relat Disord. 2010; 8(4): 307-315. DOI: 10.1089/ met.2009.0089.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953139&pid=S0121-0807201600030000900046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">47. Golan R, Shelef I, Rudich A, Gepner Y, Shemesh E, Chassidim Y, et al. Abdominal superficial subcutaneous fat : a putative distinct protective fat subdepot in type 2 diabetes. Diabetes Care. 2012; 35(3): 640-647. DOI: 10.2337/dc11-1583.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953141&pid=S0121-0807201600030000900047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">48. Kim JK, Gavrilova O, Chen Y, Reitman ML, Shulman GI. Mechanism of Insulin Resistance in A-ZIP/F-1 Fatless Mice. J Biol Chem. 2000; 275(12): 8456- 8460. DOI: 10.1074/jbc.275.12.8456.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953143&pid=S0121-0807201600030000900048&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">49. Gavrilova O, Marcus-Samuels B, Graham D, Kim JK, Shulman GI, Castle AL, et al. Surgical implantation of adipose tissue reverses diabetes in lipoatrophic mice. J Clin Invest. 2000; 105(3): 271- 278. DOI: 10.1172/JCI7901.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953145&pid=S0121-0807201600030000900049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">50. Despr&eacute;s J-P, Lemieux I. Abdominal obesity and metabolic syndrome. Nature. 2006; 444(7121): 881- 887. DOI: 10.1038/nature05488.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953147&pid=S0121-0807201600030000900050&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">51. Cancello R, Zulian A, Gentilini D, Maestrini S, Della Barba A, Invitti C, et al. Molecular and morphologic characterization of superficial- and deep-subcutaneous adipose tissue subdivisions in human obesity. Obes Silver Spring Md. 2013; 21(12): 2562-2570. DOI: 10.1002/oby.20417.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953149&pid=S0121-0807201600030000900051&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">52. Kim S-H, Chung J, Song S-W, Jung WS, Lee Y-A, Kim H-N. Relationship between deep subcutaneous abdominal adipose tissue and metabolic syndrome: a case control study. Diabetol Metab Syndr. 2016; 8. DOI: 10.1186/s13098-016-0127-7.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953151&pid=S0121-0807201600030000900052&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">53. Alvarez GE, Ballard TP, Beske SD, Davy KP. Subcutaneous obesity is not associated with sympathetic neural activation. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2004; 287(1): H414-H418. DOI: 10.1152/ajpheart.01046.2003.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953153&pid=S0121-0807201600030000900053&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p align="justify">54. Miyazaki Y, Mahankali A, Matsuda M, Mahankali S, Hardies J, Cusi K, et al. Effect of pioglitazone on abdominal fat distribution and insulin sensitivity in type 2 diabetic patients. J Clin Endocrinol Metab. 2002; 87(6): 2784-2791. DOI: 10.1210/ jcem.87.6.8567.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3953155&pid=S0121-0807201600030000900054&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>  </font>      ]]></body><back>
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